第三代網路關鍵技術!什麼是區塊鏈、種類有哪些?
第三代網路關鍵技術!什麼是區塊鏈、種類有哪些?
什麼是區塊鏈?

究竟什麼是區塊鏈(Blockchain)?區塊鏈是一種紀錄資料的技術,如同一個「分散式帳本」,具有去中心化(Decentralized)、公開透明(Transparency)、不可篡改(Immutability)、可防範惡意攻擊等特色。

在舊有的金融體系中,若交易由中心化機構掌管,交易紀錄被攻擊、篡改的可能性也相對高。藉由分散式帳本技術,若交易紀錄需被變更,需要由超過半數(51%)電腦驗證該交易紀錄是假交易紀錄,才有可能更動 。

分散式帳本技術被稱為「區塊鏈技術」,交易紀錄會依時間順序,被統一記在「區塊(Block)」上,「區塊」像是透明的保險箱,用密碼保護紀錄下來的資料,這些區塊以密碼學加密上鎖,所以任何人都可以查看,卻無法隨意竄改。

各個區塊連在一起形成「鏈(Chain)」,扮演著鏈結與排序的作用,讓使用者在讀取資料時,能夠依據區塊順序,得知資料寫入的時間排序,區塊鏈也被視為第三代網際網路(Web3)背後的重要技術。

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區塊鏈如何運作?

在區塊鏈的系統中,需要使用者共同紀錄每筆交易到帳本上,負責驗證、紀錄交易的電腦稱為「節點(node)」,當新的交易紀錄被記在其中一個帳本上時,其他節點也需要對交易進行驗證,並同步更新其帳本副本,這個同步的過程也被稱為「共識(Consensus)」。

為了鼓勵大家協助記帳,區塊鏈上也設計了獎勵機制,幫忙驗證區塊上資料、維護共同總帳(記帳)的人稱為「礦工」(miner),礦工在搶奪記帳權的過程就是「挖礦」(mining),搶到記帳權的礦工,就可以獲得加密貨幣作為獎勵。

以「比特幣區塊鏈」作為例,假設今天A支付比特幣給B,當A發起交易,這段交易就會被廣播到比特幣區塊鏈上。這時,所有礦工(節點)就會一起驗證這段交易的真實性。如果驗證成功,那交易紀錄就會被編寫進新的區塊中,成為比特幣區塊鏈中的一部分。而第一位驗證成功並編寫這個新區塊的人,就會獲得一定量的比特幣作為回報。

一次搞懂三大區塊鏈種類

區塊鏈技術發展至今,已經有上百條區塊鏈被創造出來,可以大致區分為公有鏈、私有鏈和聯盟鏈三大類型。

公有鏈

公有鏈(Public Blockchain)是公開且大眾都可以參與的區塊鏈,前述的比特幣是最典型的公有鏈,此外以太坊、Solana也是屬於公有鏈。

任何人都能參與公有鏈系統的共識過程(Consensus),成為系統中的節點,並自由地加入與退出,公有鏈上所有數據記錄皆公開、透明,是不受中心機構控制的區塊鏈,並有以下四大特點。

1. 去中心化: 鏈上使用者的權益,不受任何機構控制,人人都能讀取數據、進行交易,並進行有效性的確認。
2. 交易數據公開透明: 鏈上的所有交易紀錄,都可以透過區塊鏈瀏覽器查詢,每位參與者都能看到所有帳戶的餘額和交易活動。
3. 數據難以被竄改: 公有鏈的數據經過共識過程被加到區塊鏈後,同時被所有的節點共同記錄,並透過密碼學保證前後互相關聯,竄改難度與成本高。
4. 運算效率較差: 公有鏈的數據需要經過所有節點的確認才能被添加到區塊鏈上,因此效率比較差。

私有鏈

當越來越多人開始探索如何把區塊鏈用在更多場景時,便開始出現組織化的想法,例如將節點減少、也不需要挖礦的做法,兼顧區塊鏈可信任、可追溯的特性,同時透過較少節點、較高效率達成共識機制,於是私有鏈就誕生了。

私有鏈(Private Chain)只開放給特定人使用,獲得授權的人,才能成為私有鏈的節點。摩根大通集團(J.P. Morgan)推出的Quorom是私有鏈的經典案例。

私有鏈需要預先指定幾個節點為「記帳人」,鏈上的共識過程由所有記帳人控制,記帳人擁有記帳權,而其他節點可以交易,但是沒有記帳權,在權限方面有明確的層次結構,因此,這類區塊鏈被認為是「部分去中心化」,私有鏈有五大特點。

  1. 數據運算效率佳:由於權限掌握在特定的人或組織手中,私有鏈的記帳和交易速度都比公有鏈快上許多。
  2. 數據隱私性較高。
  3. 若有問題可以透過人工處理,例如找記帳人進行修復。
  4. 握有權限的人可以修改交易規則。
  5. 部分去中心化的屬性,更像是一個區域網路,應用範圍有限。

聯盟鏈

私有鏈適用於企業與組織,運用於內部的企業管理、財務審計,銀行清結算等。更進一步,聯盟鏈(Consortium Blockchain)讓同性質的企業、組織之間的價值交流成本降低,同時也提升流通效率。

聯盟鏈(Consortium Blockchain)在讀寫權、記帳權與共識過程上,與私有鏈一樣都是有所限制,並且由預選的幾個節點(組織)所控制。因此,聯盟鏈也一樣具有成本較低、效率較高、數據安全性較高的特點。在某種程度上,聯盟鏈也屬於私有鏈的一種。

聯盟鏈與私有鏈最大的不同在於,聯盟鏈是為「聯盟」服務的,比如為一個專屬產業服務;而私有鏈則是為「組織」服務,比如為一家公司內部服務。

聯盟鏈上的各個節點,通常有對應的實體機構,只有得到聯盟的批准才能加入或退出系統,適用於不同實體組織之間的B2B交易。

舉例來說, A銀行開發一個基於聯盟鏈的系統後,其他14家銀行也可以作為聯盟成員,加入這個系統,每間銀行成為其中一個節點並獲得相對應的授權,得以即時和不同銀行進行支付、結算、清算,大幅減少人工參與,提升效率也降低成本。

2015年成立的「R3 區塊鏈聯盟」是典型的聯盟鏈,目前已經有數十家國際銀行和金融機構加入,包括摩根大通集團、高盛集團、花旗銀行、瑞士銀行等。

如何選擇區塊鏈?

不論是哪一種區塊鏈,都是分散的「對等」網路,也就是說,從區塊鏈本身架構和屬性的角度來看,無論在公有鏈、私有鏈或其他公共分佈式帳本平台上,都有著不可竄改、去中心、效率提升的特點,只是程度上的不同。區別主要在於:誰被允許參與網絡、執行共識過程和維護分類帳本。

區塊鏈的應用場景越來越多元,從個人投資到企業經營、產業結盟,以及跨國非營利組織與政府單位的治理等等,也推進了區塊鏈的新技術與新興區塊鏈類型的產生。

個人、企業或組織可以根據節點的匿名性、開放參與的程度,以及自身與個節點之間的關係等等面向,作為權衡的考量,依照自己的需求場景,去選擇合適的區塊鏈進行交易,或者是開發、導入。

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核稿編輯:高敬原

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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